深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
成都慧视光电技术有限公司开发的RK3588系列图像处理板Viztra-HE030图像处理板能够在算法的支持下,对高速公路上的车辆进行检测识别,对个别车辆进行指定安全跟踪和检测,这将有助于有关部门进行测速和安全驾驶的管理侦查。通过实时数据的采集分析,还能够找出高速拥堵源头,为交通疏导提供精细信息,为提升整条道路的通行效率提供帮助。在夜间,图像处理板也可以和红外相机有机结合,实现AI检测识别的功能。24小时工作能力也为全天时的交通管理提供技术支撑。用于目标检测的国产化图像处理板有哪些?无源目标检测技术
在无人机摄像头的基础上加装慧视光电开发的Viztra-LE026图像处理板,这是一块轻型化、低功耗的图像处理板,用在无人机上面既不会过多占用空间,也不会过多消耗续航,通过目标识别算法的赋能,就可以针对像东北虎这样的动物AI自动识别,一旦识别到老虎的特征物体,无人机就能够立即锁定并抵近观察,为消防和公安提供精确坐标。Viztra-LE026图像处理板采用的是瑞芯微RV1126芯片,能够输出2.0TOPS的算力。而在算法方面,成都慧视能够提供一站式AI算法训练平台SpeedDP,通过对大量动物的标注数据集的模型训练,能够实现对新数据集的快速AI自动标注,然后提升识别算法的性能。无源目标检测技术目标检测算法哪里有?

但这也遇到很多难点,通常情况下,视频回传的延迟大概在200ms左右,随着大量的弹打出,视频传输所需带宽就面临压力,如何在通信带宽有限的情况下,保证视频顺畅、清晰、无卡顿地传输,是分析改进这个工作需要解决的前期难点。针对于这个问题,慧视光电利用GS弱网高清音视频传输系统和RK3588打造的Viztra-HE030图像处理板结合,推出了低延迟低带宽图传解决方案。在一个窄带收发信道内,例如在信道有效带宽0.5Mb/s~2Mb/s内,多路视频和交互控制共用一对收发信道,信道支持数据透传,外部系统可以使用该信道,传输任意格式的数据;可实时调整视频码率,在低至500K带宽情况下依然可以回传清晰流畅的图像。可以使设备飞的更远、走的更远;可实现视频中继转发;能够基于H265实时视频编码;可实现基于视频流的“人在回路低延迟控制”。基于普通60帧相机,实现15ms的低延迟编解码,加上数据链传输延迟时间在30ms左右,目前业界前列。通用性强,使用更加灵活,适用更多应用场景;支持多路SDI视频在低至500K带宽情况下的同时传输(1080P60FPS),彻底解决“带宽苦恼”;整体时延约60ms(含相机、编解码、显示,不含传输),实现实时控制、实时打击。
成都慧视推出的深度学习算法开发平台SpeedDP,它的主要功能就是帮助进行算法模型的测试验证,进行快速的针对大量数据的AI自动标注,然后提升自身算法能力。在无人机智能炮弹测试验证中,通过对原始算法的模型训练,能够不断评估算法的能力,然后对新的打击数据集目标进行AI自动标注,让算法在学习中不断变得聪明。通过SpeedDP的应用,能够极大减少整个测试验证所需时间,减少人力成本支出,减少项目开发周期,让工程师不再为繁琐的图像标注浪费时间将更多的精力放在更重要的领域。成都慧视能够打造全国产化图像处理板。

YOLO系列算法是目标识别领域很重要的技术之一,因为性能强大、消耗算力较少,一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被用于各种实际应用,包括自动驾驶、监控和物流等行业的目标识别。自今年2月YOLOv9发布以后,清华又推出了YOLOv10,作为计算机视觉领域的突破性框架,具备实时的端到端目标检测能力,通过提供结合效率和准确性的强大解决方案,延续了YOLO系列的传统。据悉,YOLOv10在各种模型规模上都实现了SOTA性能和效率。例如,YOLOv10-S在COCO上的类似AP下比RT-DETR-R18快1.8倍,同时参数数量和FLOP大幅减少。与YOLOv9-C相比,在性能相同的情况下,YOLOv10-B的延迟减少了46%,参数减少了25%。成都慧视能够定制多接口的RK3588图像处理板用于目标检测领域。陕西目标检测应用
搭载慧视光电开发的图像处理板后,无人机能够实现自主检测。无源目标检测技术
无人机及其相关技术的不断发展,已经打破了传统的仓储管理方式,为仓储带来了智能化的革新。传统的仓储管理,需要人工进行地毯式巡检,这种方式效率低,费时费力。另外,对于仓储安全的监管不能做到时效性,反应速度也具有滞后性。而全新的无人机巡检模式,基于先进的图像传感器、远程控制技术、AI等,使得无人机能够实现高效安全的自主巡逻,无需过多的人工介入。一旦无人机检测识别到危险,就能够立即发出警报,甚至可能提前预警,滞后性将得到改善。无源目标检测技术
深度学习技术,特别是神经网络,已经在图像和语音跟踪领域取得了不小的进展。这些技术可以应用于物联网设备,实现更加智能化的交互和控制。物联网、人工智能和大数据的融合正在开启一个智能化的新纪元。这种融合不仅推动了技术革新,还为各行各业带来了深刻的变革。随着技术的不断发展,这一融合将推动智能家居、智能城市、...
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